交货期窗口大小给定和待定情况下的单机排序问题

研究有公共交货期窗口的单机排序问题,其目标是最小化提前和延误的赋权工件数.首先考虑交货期窗口大小给定的情况,进而讨论了当其大小待定且有线性时间惩罚的情形.分别给出最优排序的一些性质,根据这些性质提出了多项式时间的最优算法以最小化所有费用的和.     

不确定性条件下存储时间有限型Flow Shop问题的提前/拖期调度研究

研究了具有不同交货期窗口的Flowshop提前／拖期调度问题,并考虑处理时间的不确定性以及存储时间的有限性,在模糊规划理论基础上,建立了带有提前／拖期的存储时间有限型Flowshop的调度模型,通过中间值最大隶属度算法,将原有的模糊调度模型转化为清晰的调度模型,并应用了遗传算法进行优化求解。仿真实验验证了算法的有效性。     

不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题

考虑到产品不同的交货期, 研究了不确定条件下的作业车间调度问题, 用三角模糊数表示产品处理时间, 建立了调度问题的模型, 并结合模糊理论设计了一种改进的遗传算法进行求解. 该算法通过整数编码的方法产生初始种群, 结合轮盘赌方法和精英保留策略进行选择操作, 采用基于优先工序交叉(precedence operation crossover, POX)算子和互换变异方法进行交叉和变异操作, 并通过动态调整交叉概率和变异概率的方法来提高算法的性能以及计算效率. 最后, 通过算例和企业实例验证了该模型和算法的有效性.     

改进蚁群算法求解单机总加权延迟调度问题

单机总加权延迟调度(SMTWTS)问题是一类由于任务完工时间超过交货期从而优化目标为加权延迟成本最小的单机调度问题,已被证明是NP难题.蚁群算法受自然界蚁群觅食机理启发而来,也曾被用于其它类型的单机调度问题研究,但SMTWTS被认为是实际生产中面临的主要问题.本文提出一种改进蚁群算法求解SMTWTS问题,该算法对信息素更新策略进行了改进,引入信息扰动及变异策略,并对参数进行了合理设置,对比实验表明搜索效率好于遗传算法.     

基于资源流网络优化的鲁棒性项目调度

针对项目执行过程中由于活动拖期导致基准调度计划不断变更的问题,从资源分配的角度构建基于资源流网络优化的鲁棒性调度计划。首先设计拖期惩罚成本指标来衡量调度计划的鲁棒性,并构建以拖期惩罚成本最小化为目标的资源流网络优化动态模型。针对该模型设计MTPC资源流网络优化算法,该算法以活动为基准,采用拖期惩罚成本最小的资源分配方案实现资源在活动节点之间的有效流动,提升调度计划的鲁棒性。最后,为验证MTPC优化算法的有效性和可行性,通过采用蒙特卡罗模拟仿真实验将MTPC优化算法与RRAS,Min-EA和MABO等3种资源分配算法进行对比分析。实验结果表明：MTPC算法在调度计划的鲁棒性,资源分配方案的稳定性以及算法的时间效率上都优于其他3种算法。MTPC算法不仅能快速有效地完成资源配置,还能通过降低活动的拖期风险提升调度计划的鲁棒性,这可以帮助项目管理者构建抗干扰能力较强的基准调度计划。     

Genetic Algorithm for Scheduling Problem of Chemical Batch Process with Due Date Constraints

The intense competition in the current marketplace ha s forced firms to reexamine their methods of doing business, using superior manu facturing practices in the form of just-in-time (JIT), production with JIT pra ctices pursue completion on time and zero inventory, which is often instruct ed according to the custom‘s demand or the sale contract. Earliness and tardine ss are undesirable because both of them will bring the extra cost, cost will als o be increased by some factors such as operation conditio...     

具有滚动优化特性的改进型蚁群算法及其在提前/拖期Job Shop问题中的应用

随着JIT生产管理技术的出现和发展,考虑工件提前拖期费用的生产调度问题已经成为人们研究的热点领域.本文对蚁群算法进行了有效的改进,在状态转移规则中引入了有限时段滚动优化的特点,并应用在解决带交货期窗口的提前/拖期Job Shop问题上,仿真实验验证了改进算法的有效性,给出了相应问题的最优值的演化曲线图与Gantt排序图.     

用GA算法解不确定条件下Job Shop的提前/拖期调度问题

研究了具有公共交货期窗口的 Job Shop的提前 /拖期调度问题 ,并考虑了处理时间的不确定性 ,采用三角模糊数表示不确定性信息 ,提出了基于遗传算法的优化方法并以仿真实验验证了算法的有效性     

并行加工系统“提前／拖期”排序问题研究

通过对现有单机Ｅ／Ｔ排序问题的研究，建立了一类相 应的多机并行加工系统的Ｅ／Ｔ排序模型，模型的优化目标为工件排序的提前与拖期损失的总罚值为极小。还给出了一个工程实用型启发 式排序算法。     

序列相关Setup单机调度的最小化最大拖期分枝定界算法

研究了具有序列相关Setup带交货期的单机调度NP问题,优化目标是最小化最大拖期.通过松弛子路径连通约束,提出了基于AP算法的下界方法.在算法下界的基础上,基于下界解建立了以改进Karp-Steel补偿启发式方法构成的上界构造方法.发现了反映问题特性的两条优势规则.最后依托Ragatz提出的分枝定界算法框架,引入上界和下界方法,以及两条优势规则,形成了求解该问题的分枝定界枚举算法.通过计算实验证明了算法的有效性.